本文旨在构建一种污水生化需氧量BOD的软测量方法,通过建立基于递归神经网络的BOD软测量模型,建立了递归神经网络结构下的BOD软测量学习算法.文中首先对软测量模型进行整体设计,接着构造局部递归神经网络结构,并对递归神经网络结构下的污水处理参数BOD进行建模,同时阐述了主导变量和辅助变量之间的关系,以及如何选取辅助变量作为网络学习的参数.最后使用构建的学习算法在递归神经网络的框架下对污水处理参数BOD进行软测量预测,结果显示能够提高BOD软测量的精度.
本文主要介绍了一种能够提高带宽利用率的调制方式 :带递归检测的比特交织编码调制 .这种调制方式通过去映射器 (一根天线系统 )或者MIMO检测器 (多天线系统 )和“Softin/Softout”解码器之间的递归检测来减小系统的误码率 .为了能够获得更大的Turbo增益 ,二进制序列和星座图中的点的对应关系起到了很大的作用 .因此 ,通过一种新的基于二进制交换算法的方法 ,找到高阶的星座图中最合适的序列对应关系 .最后我们提出了 1 6QAM的两个比较合适的序列映射关系
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